python - keras.backend.max 与 keras.backend.argmax 之间有什么区别？

Question

我是深度学习的初学者，在执行实际作业时，在 keras.backend 上看到了 Keras 文档.

我解释了很多遍。但是，我不能完全理解 max 和 argmax 函数之间的区别。

Answer 1

我将使用 numpy 包中的 max 和 argmax 来解释这一点，但这两个函数与 Keras 后端中的函数相同:

import numpy as np
vector = np.array([1, 2, 3, 2, 1])

现在，np.max(vector) 返回数字 3，因为这是向量中的最大值。 np.argmax(vector) 然而返回 2，因为这是向量中最大值的索引。

argmax 函数通常用于对 softmax 层的输出进行后处理。假设你的分类器的输出层(将一些图像分类为四个类别之一)是

output = Dense(4, activation='softmax')(...)

predict(some_random_image) 的输出是[0.02, 0.90, 0.06, 0.02]。然后，argmax([0.02, 0.90, 0.06, 0.02]) 立即为您提供类 (1)。